如下图:

Effective Java通俗理解(上) 第31条:用实例域代替序数 枚举类型有一个ordinal方法,它范围该常量的序数从0开始,不建议使用这个方法,因为这不能很好地对枚举进行维护,正确应该是利用实例域,例如: 1 /** 2 * 枚举类型错误码 3 * Created by yulinfeng on 8/20/17. 4 */ 5 public enum ErrorCode { 6 FAILURE(0), 7 SUCCESS(1); 8 9 private final int code;

本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情.当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”. 本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自

CNN笔记:通俗理解卷积神经网络 2016年07月02日 22:14:50 v_JULY_v 阅读数 250368更多 分类专栏: 30.Machine L & Deep Learning 机器学习十大算法系列   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1

前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h

深入:Android Touch事件传递机制全面解析(从WMS到View树) 通俗理解Android事件分发与消费机制 说起Android滑动冲突,是个很常见的场景,比如SliddingMenu与ListView的嵌套,要解决滑动冲突,不得不提及到View的事件分发机制. Touch事件传递规则分析首先,我们要知道Touch事件是包装在MotionEvent对象中的,在手指与屏幕接触过程中产生一系列事件,典型的事件有以下三种:ACTION_DOWN:手指刚接触屏幕的瞬间 ACTION_MOVE:

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st

关于MySQL中的自联结的通俗理解 前言:最近在通过SQL必知必会这本书学习MySQL的基本使用,在学习中也或多或少遇到了点问题,我也正好分享给大家,我的这篇博客用到的所有表格的代码都是来自SQL必知必会的官方下载地址,但是其理解都是自己的原创没有任何抄袭,SQL必知必会的代码有兴趣的朋友可以前去下载. 一.基本概念 (一) SQL的概述 SQL,英文全称叫Structured Query Language,是结构化查询语言的意思,结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st

OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次,总是记不住.今天又看了一遍,发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑,更好记.本文不一定严谨,可能有错漏,主要是抛砖引玉,帮助记性不好的人.总体来说,OSI模型是从底层往上层发展出来的. 这个模型推出的最开始,是是因为美国人有两台机器之间进行通信的需求. 需求1: 科学家要解决的第一个问题是,两个硬件之间怎么通信.具体就是一台发些比特流,然后另一台能收到. 于是,科学家发明了物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介

参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念: 熵:表示一个随机变量的复杂性或者不确定性. 假如双十一我要剁手买一件衣服,但是我一直犹豫着要不要买,我决定买这件事的不确定性(熵)为2.6. 条件熵:表示在直到某一条件后,某一随机变量的复杂性或不确定性. 我在看了这件衣服的评价后,我决定买衣服这件事的不确定性是1.2. 我在线下实体店试穿衣服后,我决定买衣服这件事的不确定性是0.9. 信息增益:表示在知道某一条件后,某一随机变量的不确定性的减少量. 上面条件熵给出了两个: 一个是

通俗理解LDA主题模型 0 前言 印象中,最開始听说"LDA"这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长(如今才意识到这些"铺垫"都是深刻理解LDA 的基础,但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领.把握主次.理清思路,则非常easy陷入LDA的细枝末节之中),还是由于当中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过. 2013年12月,在我组织的Mac

通俗理解vuex原理---通过vue例子类比   本文主要通过简单的理解来解释下vuex的基本流程,而这也是vuex难点之一. 首先我们先了解下vuex的作用vuex其实是集中的数据管理仓库,相当于数据库mongoDB,MySQL等,任何组件都可以存取仓库中的数据. vuex流程与vue类比 我们看一下一个简单的vue响应式的例子,vue中的data .methods.computed,可以实现响应式. 视图通过点击事件,触发methods中的increment方法,可以更改state中coun

消息队列,一听很高大上,现在很多分布式系统都在用这个消息中间件 网上一搜, 说的都是些原理. 说下我的通俗理解, 你网上买了, 快递员给你投递, 会出现什么问题呢? 1  你不定时在家, 快递员 来了几次你都不在,不能到你手里. 2. 快递员很忙,手里一堆货物, 最后送到你手里就很慢了. 有问题就要解决,1: 你不定时在家? 1 送到你的房东家,然后你回去挨个找,  2 放到小区的 快递投递点,那里很多家 门牌号的 小柜子 ,你的东西就在那, 你自己去取 . 2 : 快递员很忙? 把快递放在仓库

https://blog.csdn.net/wyh7280/article/details/83350722 范式通俗理解:1NF.2NF.3NF和BNCF原创hongiii 最后发布于2018-10-24 21:03:43 阅读数 14993 收藏展开范式通俗理解:1NF.2NF.3NF和BNCF准备知识超键.候选键.主键函数依赖部分依赖传递依赖范式1NF2NF3NFBCNF参考准备知识超键.候选键.主键超键超键(super key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键 候选键候

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

转载:http://blog.csdn.net/u013471155 在学习Python的过程中,我相信有很多人和我一样,对Python的装饰器一直觉得很困惑,我也是困惑了好久,并通过思考和查阅才能略有领悟,我希望以下的内容会对你有帮助,我也努力通过通俗的方式使得对Python装饰器的理解更加的透彻.在文中如有遗漏和不足,欢迎交流和指点. 允许转载并注明出处:http://blog.csdn.net/u013471155 很多人对装饰器难以理解,原因是由于以下三点内容没有搞清楚: 关于函数“变量

在学习Python的过程中,我相信有很多人和我一样,对Python的装饰器一直觉得很困惑,我也是困惑了好久,并通过思考和查阅才能略有领悟,我希望以下的内容会对你有帮助,我也努力通过通俗的方式使得对Python装饰器的理解更加的透彻.在文中如有遗漏和不足,欢迎交流和指点. 允许转载并注明出处:http://blog.csdn.net/u013471155 很多人对装饰器难以理解,原因是由于以下三点内容没有搞清楚: 关于函数“变量”(或“变量”函数)的理解 关于高阶函数的理解 关于嵌套函数的理解 那

转自:周洲 (Julie) 在“高并发,海量数据,分布式,NoSql,云计算......”概念满天飞的年代,相信不少朋友都听说过甚至常与人提起“集群,负载均衡”等,但不是所有人都有机会真正接触到这些技术,也不是所有人都真正理解了这些“听起来很牛的”技术名词.下面简单解释一下吧.(从一个网站上面看到的,例子很有趣,分享给大家) 集群(Cluster) 所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一个松耦合的多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信.应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送,实现分布